Python-numpy如何實現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式-創(chuàng)新互聯(lián)

小編給大家分享一下Python-numpy如何實現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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直接上代碼

from numpy import *
import numpy as np
import cv2, os, math, os.path
from PIL import Image
base="F:\\Spy_CNN\\pythonCode\\cvSPY\\cvTest\\LBP\\LBPImag3\\"
base2="F:\\ProgrameCode\\FaceDataLib\\orl_Arry\\"
imageOld=cv2.imread(base2+"s1_1.bmp")
image=cv2.cvtColor(imageOld,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
'''圖像的合成'''
H,W=image.shape#(112, 92)
kuai=5
a=1#為了好調程序
maskx,masky = H/kuai,W/kuai  #29 14
toImage=np.zeros((H+(kuai-1)*a,W+(kuai-1)*a))
toImage.shape

#您畫畫圖，總結規(guī)律，就可以想出來了

for i in range(kuai):
    for j in range(kuai):
        '''float64 array'''
        faceZi=image[int(i*maskx): int((i+1)*maskx),int(j*masky) :int((j+1)*masky)]
        cv2.imwrite(base+str(i)+str(j)+".bmp",faceZi)
#        toImage[int(i*maskx)+a: int((i+1)*maskx)+a,int(j*masky)+a :int((j+1)*masky)+a]=faceZi  
        toImage[int(i*maskx)+i: int((i+1)*maskx)+i,int(j*masky)+j :int((j+1)*masky)+j]=faceZi            
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)
#最簡單的，直接在灰度圖像上畫出一條黑線，只是會丟失一些像素的數(shù)據(jù)
for i in range(1,kuai):
    print(i)
    toImage[int(i*maskx),:]=0
    toImage[:,int(i*masky)]=0
cv2.imwrite(base+"toImage.bmp",toImage)

看完了這篇文章，相信你對“Python-numpy如何實現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

本文標題：Python-numpy如何實現(xiàn)灰度圖像的分塊和合并方式-創(chuàng)新互聯(lián)
URL地址：http://muchs.cn/article46/djepeg.html

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